Актуальность. Современные требования к автоматизированным системам управления (АСУ) специального назначения и достижения в области техники связи возрождают интерес к декаметровому (ДКМ) диапазону как к перспективному средству управления робототехническими комплексами (РТК) различного базирования, прежде всего морскими и воздушными. Существующие алгоритмы адаптации ДКМ-систем, регламентированные национальными и международными стандартами являются реактивными и не учитывают частотную зависимость параметров ионосферы, что ограничивает их эффективность для решения задач надежного управления РТК. Цель работы – разработка алгоритма выбора оптимальной рабочей частоты и параметров передачи (полоса, скорость, мощность, глубина перемежения) на основе прогнозирования частотно-зависимых характеристик диффузного ДКМ-канала по данным пассивного ГНСС-мониторинга. Методы. Использованы структурно-многолучевая модель для интервалов корреляции, методики ITU-R для среднего отношения сигнал/помеха, аналитические выражения для параметра Накагами и допустимого отношения сигнал/помеха с учётом разнесённого приёма. Результаты. Разработан алгоритм, включающий оценку параметров ионосферы по результатам ГНСС-мониторинга, расчёт частотно-зависимых характеристик канала и выбор оптимального режима работы, максимизирующего энергетический запас и надёжность связи. Численное моделирование для типовой трассы подтвердило его работоспособность. Выводы. Предложенный алгоритм обеспечивает упреждающий выбор параметров связи с учётом реального состояния ионосферы, повышая надёжность и скорость передачи, что критически важно для задач управления РТК. Он является шагом к созданию когнитивных КВ-систем.
Рассматривается решение задачи разработки преобразователей по заданным амплитудно-частотным характеристикам. Основная проблема заключается в проведении большого количества измерительных мероприятий с изменением параметров преобразователей для достижения необходимых амплитудно-частотных характеристик, что приводит к большим временным и ресурсным затратам на разработку. Проводится анализ основных параметров преобразователей, влияющих на заданные амплитудно-частотные характеристики. Анализируются существующие подходы, методы и алгоритмы при создании преобразователей требуемых характеристик. Описывается разработка модуля прогнозирования параметров электромеханических преобразователей, основанного на заданных амплитудно-частотных характеристиках. Задачи исследования включают создание структурно-параметрической и математической моделей для расчета характеристик преобразователей на стадии проектирования. Описывается алгоритм обучения модели на основе экспериментальных данных, полученных в ходе проведения измерений. Использование методов машинного обучения для предсказания параметров приводит к минимизации количества проводимых экспериментов и снижению затрат на разработку преобразователей. Предложенный подход основывается на использовании зависимости между конструктивными параметрами преобразователей и их частотными характеристиками. Для повышения точности прогнозирования применяется алгоритм градиентного бустинга. Представлены этапы подготовки данных для обучения модели. Описывается процесс обучения модели. Результаты демонстрируют значительное сокращение времени моделирования преобразователей: применение модуля позволяет ускорить процесс в несколько раз по сравнению с экспериментальным подходом. Прогнозирование характеристик на основе модели обеспечивает сопоставимую точность при большем объеме данных. Выводы исследования подтверждают эффективность предлагаемого подхода в разработке преобразователей, снижая временные и финансовые затраты, повышая точность моделирования и применимость в условиях ограниченных ресурсов
